连续数据展示两个变量之间的关系：X 轴上的自变量和 Y 轴上的因变量。在本指南中，您将了解如何使用 BioRender Graphing 绘制和解读此类数据。
📌 Beta 版： BioRender AI 代理目前处于 Beta 阶段。
提示：您可以使用 Smart Data Import 直接上传数据。BioRender 将自动检测您的变量并准备绘图数据。
选择您的工作方式
- 使用 BioRender AI 代理：代理会引导您完成绘图和分析。
- 手动操作： 自行使用数据、Graph 和分析选项卡。
您可以随时在两种方式之间切换。
使用 Graphing 代理
- 创建 Graphing 文件：“创建新文件” > “Graphing”。
- 添加数据：点击“上传数据”（或聊天框中的 +），选择文件，选择数据集，然后点击“导入数据”。代理会描述您的数据并突出显示变量。
- 选择图表：代理会建议一种图表类型。确认该建议，或要求使用其他图表。
- Scatter plot：在每个数据点的精确 X、Y 坐标处显示该数据点。当您想展示数据的完整分布，或运行相关性或 regression 分析时，最适合使用此图表。拟合线和置信区间会直接显示在图表上。
- Dose-response：显示一条根据您的数据拟合的曲线，展示测量响应如何随剂量或浓度增加而变化，并在每个剂量水平显示汇总统计量（均值或中位数）和误差线（SD、SEM 或 95% CI）。当您想要对剂量与效应之间的关系进行建模、确定 EC50 或 IC50 等关键值，或比较不同条件在浓度范围内的响应时，最适合使用此图表。
- Line plot：使用线条连接数据点；当每个 X 值存在多个观测值时，显示均值或中位数。当您想强调不同 X 值之间的趋势或连续性（例如时间进程实验）时，最适合使用此图表。
- 分配变量：代理会根据图表要求建议变量分配方式，并提供分组选项。如果您的数据包含多个组，请选择一个。如果代理无法确定，它会询问您。
- X 轴变量 - 您的自变量
- Y 轴变量 - 您的因变量
- 分组变量（可选）- 按条件或组拆分数据。
- 请注意：如果您的数据包含多个组，请务必分配此变量——否则，所有数据点都会被视为同一个总体。
- 创建图表：检查代理的建议，然后点击“创建图表”。
- Run 分析：输入“运行分析”。您的 Graphing 代理会根据对数据运行的预检验及其解释，为您的数据建议一种分析。有关更多信息，请参阅第 5 步 - Run 分析。
- 查看结果：结果会显示在分析选项卡中。使用左侧面板显示或隐藏线条、置信区间、系数和 p 值。
实用须知
- 当您点击“Run analysis”时，代理会运行您可以使用的相同工具。
- 如果代理无法执行某项操作，它会告知您。请改述请求，或切换到手动操作。
- 您无法点击图表元素并将其发送到聊天中。请用文字描述，例如“图例”。
- 不喜欢某项更改？点击左上角的撤销箭头，或要求代理将其恢复。
- 变量选择错误？告诉代理应使用哪个变量，或点击 Graph 详情面板中的“编辑”。
有关代理的更多信息，请参阅如何在 BioRender Graphing 中使用 BioRender AI 代理。
手动操作
第 1 步：创建您的 Graph
- 在 Gallery 中，点击“创建新文件” > “Graphing”。
- 上传数据集，或从空白电子表格开始。
第 2 步：选择数据
- 选择数据集。
- 选择要使用的数据集。
- 点击“创建新的 Graph”。
第 3 步：选择图表类型
选择最符合您的数据以及您想要传达的信息的可视化方式（Scatter plot、Dose-response、Line plot）。
第 4 步：分配变量
分配变量（与上文第 4 步——代理选项相同）
第 5 步：Run 分析
在图表编辑页面中，点击 Run analysis。随后会显示一个结构化表单，其中包含三个部分，引导您为数据选择并配置合适的检验。
第 1 部分 - 分析类型
根据图表类型和数据特征，您将看到可用的分析选项。如果您的数据不符合要求，某些检验可能显示为灰色——将鼠标悬停在工具提示上即可了解原因。
对于连续 XY 数据，常见的分析类型包括：
| 分析类型 | 功能 | 适用情形…… |
|---|---|---|
| 相关性分析 | 测量两个变量之间关系的强度和方向。报告 r（Pearson）或 ρ（Spearman）、p 值和 95% CI。 | 您想了解两个变量是否存在关联。BioRender 建议：当您的 X 和 Y 变量均呈正态分布时使用 Pearson，否则使用 Spearman。 |
| 线性回归 | 为您的数据拟合一条直线，并报告斜率、截距、R² 和 p 值。 | X 与 Y 之间的关系看起来是线性的，并且您希望对其进行建模或预测。 |
| 非线性回归 | 使用非线性模型为您的数据拟合曲线（例如，S 形的 dose-response）。 | 您的数据遵循曲线关系——例如 EC50/IC50 dose-response 分析。 |
您还可以选择要纳入分析的分类组。默认情况下，图表中的所有组都会被纳入——取消选择您希望从本次分析中排除的组。
第 2 部分 - 微调分析
本部分允许您根据实验设计调整统计设置。BioRender 会根据对数据运行的检验预先填入建议，但您可以根据需要进行修改。
Options 会因分析类型而异，可能包括：
- 数据设置 - 定义数据的组织方式（例如，独立测量与重复测量、配对与非配对）。
- 高级选项 - 展开以访问可用的其他配置设置。
- 假设 - 某些分析包含可配置的假设，您可以查看并调整这些假设。
第 3 部分 - Options 和其他设置
某些分析包含其他选项，用于优化结果的比较和计算方式。这些设置仅在与您选择的分析相关时显示，并且系统会自动应用建议选项。
注意：以下屏幕截图会因分析方法不同而有所差异。选择分析类型即可查看该分析的选项。
第 6 步：选择显示选项
运行分析后，使用左侧面板中的显示选项切换图表上显示的内容——相关性线、置信区间、系数和 p 值。
您可以在同一图表上运行多个分析，并分别控制每个分析。
需要帮助？ 请通过 support@biorender.com 联系我们的支持团队，或点击右下角的 “Chat With Us” 气泡开启实时聊天。
